本发明公开了一种基于RSA改进ELM的火电机组度电煤耗评估方法，将爬行动物搜索算法(Reptile search algorithm，RSA)用于改进极限学习机(Extreme Learning Machine，ELM)，实现ELM网络模型中对权值、阈值矩阵的自寻优，最后将寻优到的参数代入到ELM模型中结合火电机组度电煤耗相关的各项指标数据及历史度电煤耗数据实现对火电机组度电煤耗的评估。本发明提供的基于RSA改进的ELM算法不仅能够省去繁琐的人工参数寻优过程并且能够进一步地提高传统ELM火电机组度电煤耗评估模型的预测精度，降低评估误差。该评估方法为火电机组的度电煤耗评估提供了新的途径，为预火电机组的高效稳定运行提供重要参考。